2022年10月28日
第9章 逻辑回归
摘要： 第9章 逻辑回归 9-1 什么是逻辑回归 Notbook 示例 Notbook 源码 1 Sigmoid 函数 2 [1] 3 import numpy as np 4 import matplotlib.pyplot as plt 5 [2] 6 def sigmoid(t): 7 return 1 / (1 + 阅读全文
posted @ 2022-10-28 22:41 Cai-Gbro 阅读(82) 评论(0) 推荐(0)
第8章下 多项式回归与模型泛化
摘要： 第8章下 多项式回归与模型泛化 8-6 验证数据集与交叉验证 Nnotbook 示例 Notbook 源码 1 交叉验证 2 [1] 3 import numpy as np 4 from sklearn import datasets 5 [2] 6 digits = datasets.load_digits() 7 X = d 阅读全文
posted @ 2022-10-28 21:48 Cai-Gbro 阅读(32) 评论(0) 推荐(0)
第8章上 多项式回归与模型泛化
摘要： 第8章上 多项式回归与模型泛化 8-1 什么是多项式回归 Notbook 示例 Notbook 源码 1 [1] 2 import numpy as np 3 import matplotlib.pyplot as plt 4 [2] 5 x = np.random.uniform(-3, 3, size=100) 6 X = x 阅读全文
posted @ 2022-10-28 20:46 Cai-Gbro 阅读(30) 评论(0) 推荐(0)
第7章 PCA与梯度上升法
摘要： 第7章 PCA与梯度上升法 7-1 什么是PCA 7-2 使用梯度上升法求解PCA问题 7-3 求数据的主成分PCA Notbook 示例 Notbook 源码 1 使用梯度上升法求解主成分 2 [1] 3 import numpy as np 4 import matplotlib.pyplot as plt 5 [2] 6 阅读全文
posted @ 2022-10-28 15:35 Cai-Gbro 阅读(37) 评论(0) 推荐(0)
第6章 梯度下降法
摘要： 第6章 梯度下降法 6-1 什么是梯度下降法 6-2 模拟实现梯度下降法 Notbook 示例 Notbook 源码 1 [1] 2 import numpy as np 3 import matplotlib.pyplot as plt 4 [2] 5 plot_x = np.linspace(-1,6,141) 6 阅读全文
posted @ 2022-10-28 12:13 Cai-Gbro 阅读(85) 评论(0) 推荐(0)